Künstliche Intelligenz unterstützte Koloskopie in Echtzeit zur Identifizierung und Klassifizierung von Polypen
9. April 2023 aktualisiert von: Xiangya Hospital of Central South University
Untersuchung des Grades des Echtzeit-Erkennungs- und Klassifikationssystems zur Erhöhung der Adenom-Erkennungsrate während der Koloskopie.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
2868
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Hunan
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Changsha, Hunan, China
- Xiangya Hospital Central South University
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Loudi, Hunan, China
- Loudi Central Hospital
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Teilnahmekriterien
Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
18 Jahre bis 85 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Im Alter von 18 bis 85 Jahren. Koloskopien für das primäre CRC-Screening der Probanden sind erforderlich.
Ausschlusskriterien:
CRC in der Vorgeschichte, entzündliche Darmerkrankung, frühere Kolonresektion, antithrombotische Therapie, die eine Polypenresektion ausschließt.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Die DeFrame-Gruppe
Die Probanden in der DeFrame-Gruppe wurden während der Koloskopie mit einem computergestützten Echtzeit-Polypenerkennungssystem namens DeFrame behandelt.
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Das DeFrame-System wird während der Koloskopie angewendet.
Das DeFrame-System überlagert den Polypenläsionsbereich im Sichtfeld der Koloskopie mit einem rechteckigen Kästchen, das den Endoskopiker über das Vorhandensein der Läsion informiert.
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Experimental: Die klassifizierte DeFrame-Gruppe
Probanden in der Classified DeFrame-Gruppe wurden während der Koloskopie mit einem computergestützten Echtzeit-Polypenerkennungs- und -klassifizierungssystem namens Classified DeFrame behandelt.
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Das Classified DeFrame-System wird während der Koloskopie angewendet.
Das klassifizierte DeFrame-System überlagert den Bereich der Polypenläsion im Sichtfeld der Koloskopie mit einem rechteckigen Kästchen. Die Farbe des rechteckigen Kästchens wird blau, wenn der Polyp als Adenom betrachtet wird, und benachrichtigt den Endoskopiker über das Vorhandensein der Läsion.
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Experimental: Die Kontrollgruppe
Die Probanden in der Kontrollgruppe wurden einer Standard-Koloskopie unterzogen.
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konventionelle Koloskopie
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Adenom-Erkennungsrate
Zeitfenster: bis 9 Monate
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Prozentsatz der Patienten, bei denen mindestens 1 histologisch bestätigtes Adenom reseziert wurde, dividiert durch die Gesamtzahl der Koloskopien.
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bis 9 Monate
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Adenome pro Koloskopie
Zeitfenster: bis 9 Monate
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Gesamtzahl der histologisch bestätigten resezierten Adenome dividiert durch die Gesamtzahl der Koloskopien.
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bis 9 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
1. Juni 2022
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
28. Februar 2023
Studienabschluss (Tatsächlich)
15. März 2023
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
3. Januar 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
29. Januar 2023
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
8. Februar 2023
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
11. April 2023
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
9. April 2023
Zuletzt verifiziert
1. Januar 2023
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- 202112254
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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